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我也要
使用 curl 指令下载：
curl -sS https://getcomposer.org/installer | php或是沒有安裝 curl ，也可以用 php 指令下载：
php -r "readfile('https://getcomposer.org/installer');" | php或是手动下载 composer.phar
当你下载了 composer.phar 后，可以将它放在目录中，但每次当你建立新目录时，你必須再复制一个副本到新目录中，这样比较麻烦。所以最佳做法是将它放到 usr/local/bin 目录中中，成为全域指令。
mv composer.phar /usr/local/bin/composer
这样就可以直接在终端使用composer命令了。。。。
Mac下安装Composer及Composer安装ThinkPHP 5
Composer是一个用于管理PHP依赖关系的工具，它使我们能够轻松地安装和管理第三方库和框架。本文将指导你在Mac上安装Composer，并使用Composer安装ThinkPHP 5框架。至此，你已成功在Mac上安装了Composer，并使用Composer安装了ThinkPHP 5框架。你可以开始使用ThinkPHP 5来开发你的PHP应用程序了。根据你的配置，你可以在浏览器中访问ThinkPHP 5的欢迎页面。将你的Web服务器的根目录指向项目目录的。具体的配置方法取决于你使用的Web服务器软件。
Mac下compoer简单安装使用
安装记录 mac 可以使用brew直接安装brew search composerbrew install homebrew/php/composer直接输入 composer 可查看是否安装成功&版本&相关命令2. 项目简单使用记录（示例）项目根目录创建 composer.json文件命令行在项目目录路径下执行 composer update执行成功后出现 vendo...
Mac环境下安装Composer及使用Composer安装ThinkPHP 5
Composer是一个用于管理PHP依赖关系的工具，可以方便地安装、更新和管理项目依赖的库。本文将向您介绍如何在Mac环境下安装Composer，并使用Composer来安装ThinkPHP 5框架。
Mac系统安装composer的详细步骤
4、将Composer移动到全局可访问的目录：将Composer移动到全局可访问的目录，这样就可以在任何地方使用Composer。1、安装Homebrew：Homebrew是Mac上的包管理器，可以帮助我们轻松安装很多开发工具。如果显了Composer的版本号等信息，说明Composer已经安装成功。以上就是在Mac上安装Composer的详细操作步骤。2、安装PHP：Composer是使用PHP编写的，因此需要先安装PHP。下载最新版本的Composer。3、下载Composer：可以在官网。
SolidWorks草图绘制实战：如何用图片参考快速搞定智能小车底板设计
本文详细介绍了在SolidWorks中利用图片参考进行草图绘制的实战方法，以智能小车底板设计为例，帮助设计师快速将概念转化为精准三维模型。通过插入、对齐参考图片并高效描图，结合参数化约束与尺寸驱动，大幅提升设计效率和准确性，尤其适合新手入门与老手优化工作流。
算法交易VWAP&TWAP
VWAP的一些算法模型细节参考博客地址http://blog.sina.com.cn/s/blog_ad47bc5b01014elx.html 日内交易量预测模型http://blog.sina.com.cn/s/blog_976461170102v43p.html 算法交易其实主要是用在基金公司、券商量化比较多。例如我已经选好股，要大量买入，但是单凭交易员的操作海量单而且要完
如何在macOS上安装Composer
在macOS上该如何安装这个Composer
开源CC6920差分霍尔电流传感器模块实战指南——从选型到波形分析
本文详细介绍了CC6920差分霍尔电流传感器模块的选型、硬件连接、参数计算及波形分析技巧。通过实战案例，展示了该开源硬件在电流测量中的优势，包括超低内阻、电气隔离和抗干扰能力，适用于电机控制、开关电源保护等场景。
mac 下按照composer的详细步骤
如果显示了Composer的版本号等信息，说明Composer已经安装成功。以上就是在Mac上安装Composer的详细操作步骤。
VS2010“未能正确加载包”问题解决方法小汇
本文按照由简至繁的顺序详述了借助网络获知的四种解法，主要面向重装 VS2010 后遭遇题述问题的网友，相关包尤指 VSTS、RadLangSvc、Language、Bootstrap 及 MicrosoftDataEntityDesign。
硬件工程师必备核心知识点
硬件设计是一项系统化工程活动，涉及元器件选型、电源设计、信号完整性、EMC和PCB工艺等多个环节
Composer 安装与使用
需要注意的时，包能升级的版本会受到版本约束的约束，包不会升级到超出约束的版本的范围。Composer 会先找到合适的版本，然后更新composer.json文件，在 require 那添加 monolog/monolog 包的相关信息，再把相关的依赖下载下来进行安装，最后更新 composer.lock 文件并生成 php 的自动加载文件。如果你没有显式的指定版本的稳定性，Composer会根据使用的操作符，默认在内部指定为。的版本，如果右边的版本不是完整的版本号，则会被使用通配符进行补全。
RT-DERT安卓部署教程
这个文档中的代码案例，实现了拍照和选图识别，两个功能，可以看效果图。UI做了美化：显示类别机和数量。代码下载地址：通过网盘分享的文件：android_rtdert.zip链接: https://pan.baidu.com/s/1k6e-d_lov1OPgUmit5i_cA?pwd=hpfi 提取码: hpfi–来自百度网盘超级会员v8的分享。
mac 下 composer安装
最近换了新电脑，好多东西都要重新装，今天又遇到一个composer，还是赶紧安装吧 1. 进入系统的cd /usr/local/bin目录 2.执行安装命令：curl -sS https://getcomposer.org/installer | php 出现如下页面，说明安装成功 3. 重命名 composer.phar输入命令：sudo mv composer.phar /usr/local/bin/composer 4.修改composer权限输入命令：s...
别再只当调包侠了！YOLO检测头到损失函数全链路拆解，看完才算真懂
YOLO的精妙不在于某个单一创新，而在于各模块围绕“实时精准检测”这一目标的协同设计。Backbone追求高效特征压缩，Neck保障多尺度信息流通，Head解耦任务冲突，Loss动态引导优化方向。只有理解这套内在逻辑，才能跳出“调包-试错”的低效循环，在面对新场景、新问题时做出有理有据的改进决策。技术深度决定职业天花板。下次再调YOLO时，不妨先问自己：我改的这个参数，到底影响了系统中的哪一环？参考资料。
YOLO26涨点改进 | 检测头Head创新改进篇 | 利用DynamicConv高效动态卷积改进YOLO26检测头，DyHead通过增强检测头操作，轻量化改进、提高模型目标检测的精度
YOLO26作为新一代轻量化目标检测模型的代表，凭借精简的Backbone架构、高效的特征融合 Neck 设计，在实时检测场景（如嵌入式设备、边缘计算）中展现出优异的性能，成为工业落地与科研入门的优选模型。但在实际应用中，YOLO26原生检测头仍存在核心瓶颈：采用固定参数卷积核，无法根据输入特征的目标尺度、纹理差异动态调整卷积权重，导致多尺度目标适配不足、复杂背景下特征利用率低，且传统改进方案往往难以平衡“精度提升”与“轻量化”，要么精度提升有限，要么大幅增加参数量、拖累推理速度。
Mac环境下composer安装和使用
Mac环境下composer安装和使用定义作用安装常用命令create-project创建一个larabel项目使用创建依赖库文件composer.json下载依赖库第三方依赖库和项目工程的composer.json文件区别自动加载配置加速镜像国内镜像附件通过软链和composer部署项目 composer官网 composer学习 定义 Composer 是 PHP5.3以 的一个依赖管理工具。它涉及 “packages” 和 “libraries”，但它在每个项目的基础上进行管理，在项目的某个目录中
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
MAC安装和使用composer
MAC安装composer下载composer使用composer关于composer.json文件关于镜像 下载composer 安装前需确保系统PHP版本在5.3以上,在终端中执行以下命令下载Composer可执行文件: curl -sS https://getcomposer.org/installer | php 如提示 此操作会下载最新版本到当前的工作目录中。然后在当前路径下就可以...
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
mac系统下安装Composer
mac下直接用命令行模式下载Composer 使用 curl 指令下载： curl -sS https://getcomposer.org/installer | php 或是沒有安裝 curl ，也可以用 php 指令下载： php -r "readfile('https://getcomposer.org/installer');" | php 手动下载Composer 地址：ht
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
MAC安装composer把玩Laravel
----------在Mac上安装composer---------- curl -sS https://getcomposer.org/installer | php 这样就在根目录下下载了composer 为了使用可以在全局中使用我们在下载的composer移动到bin目录下 mv composer.phar /usr/local/bin/composer ----------在
mac安装xampp后，安装composer依赖工具的方法
第二步：输入curl -sS https://getcomposer.org/installer | php 再回车，等待片刻，出现下图内容。该步骤表示从官网下载安装脚本，并通过php来执行它，最后得到一个composer.phar的文件。第三步：输入sudo mv composer.phar /usr/local/bin/composer 再回车，提示输入密码，输入完密码后，即完成安装。第四步：输入 composer --version 验证是否安装成功，如果出现了版本信息，则表示安装成功。
Mac M1 安装 Composer
Mac M1 安装 Composer 1. 确认已安装 PHP 2. 下载安装脚本 3. 进行安装 4. 全局配置 5. 删除安装脚本 6. 检查是否安装完成 Mac M1 安装 Composer 借鉴官方文档:https://pkg.phpcomposer.com/#how-to-install-composer 1. 确认已安装 PHP 安装 Composer 要确认已经安装好PHP。因为之前我已经安装且配置好MAMP，所以就可以开始安装 Composer 。 # 确认已..
Mac 安装Composer
Mac 安装ComposerStep 1Step 2Step 3 (换国内镜像) Step 1 终端执行： curl -sS https://getcomposer.org/installer | php Step 2 echo $PATH 输出：usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin mv composer.phar /sur/local/b...
composer安装 mac
mac命令行安装 brew install composer 查看composer版本 composer --version 将composer换成国内镜像 composer config -g repo.packagist composer https://packagist.phpcomposer.com ...
mac中mamp安装composer
mac安装brew+composer
参考链接 composer安装指南 composer命令文档指南 homebrew官网 homebrew 可以说brew是Mac开发人员必备。 将以下命令粘贴至终端执行。 注意在某些网络下需要设置代理。 /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/in...
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